基于邊緣計(jì)算模式的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能制造方案

馬睿 王振 梁棟茂 楊文珺

摘 要：本文提出了基于邊緣計(jì)算模式的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能制造方案。該方案通過(guò)邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施，連接機(jī)器、設(shè)備端和邊緣云計(jì)算服務(wù)器，有效規(guī)范了工廠生產(chǎn)流程，優(yōu)化了生產(chǎn)工藝，提升了產(chǎn)品質(zhì)量，確保了系統(tǒng)的安全性和可靠性。

關(guān)鍵詞：邊緣計(jì)算模式;工業(yè)物聯(lián)網(wǎng);智能制造;云計(jì)算;數(shù)據(jù)安全

中圖分類號(hào)：TN929.5;TP311.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-5168（2020）19-0025-03

Abstract： In this paper， an intelligent manufacturing scheme of industrial internet of things based on edge computing mode was proposed. Through the infrastructure of edge computing， the scheme connects the machine， equipment and edge cloud computing server， effectively standardizes the factory production process， optimizes the production process， improves the product quality， and ensures the safety and reliability of the system.

Keywords： edge computing;industrial internet of things;intelligent manufacturing;cloud computing;data security

制造業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主體，是立國(guó)之本、興國(guó)之器、強(qiáng)國(guó)之基。因此，我國(guó)高度重視制造業(yè)的發(fā)展。2015年5月19日，國(guó)務(wù)院正式印發(fā)了我國(guó)實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略第一個(gè)十年的行動(dòng)綱領(lǐng)《中國(guó)制造2025》;2019年初，國(guó)務(wù)院明確將“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”寫(xiě)入政府工作報(bào)告;2020年，因?yàn)樾鹿诜窝讓?duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的巨大沖擊，為了促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的恢復(fù)和騰飛，中央政府會(huì)議多次提出了“新基建”的計(jì)劃（5G、特高壓、城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等）?？梢?jiàn)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)智能制造的核心，是支撐智能制造的關(guān)鍵綜合信息基礎(chǔ)設(shè)施，是信息通信技術(shù)創(chuàng)新成果的集中體現(xiàn)。由此，本文主要分析基于邊緣計(jì)算模式的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能制造方案。

1 方案概況

該物聯(lián)網(wǎng)智能制造方案采用邊緣計(jì)算模式和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)整合打通用戶設(shè)備端、中心云服務(wù)器集群、邊緣云服務(wù)器集群、工業(yè)設(shè)備端。整個(gè)方案可以分為邊緣側(cè)、中心云服務(wù)器集群和用戶管控側(cè)三部分。邊緣側(cè)由多個(gè)獨(dú)立的生產(chǎn)車間組成，每個(gè)生產(chǎn)車間配備一個(gè)邊緣云服務(wù)器集群。在邊緣側(cè)，工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)都實(shí)時(shí)采集同步到邊緣云服務(wù)器，邊緣云根據(jù)算法進(jìn)行邊緣側(cè)預(yù)運(yùn)算，實(shí)時(shí)響應(yīng)下一步的運(yùn)行計(jì)劃，并將數(shù)據(jù)同步到中心云，中心云處理后將數(shù)據(jù)圖表呈現(xiàn)給用戶管控側(cè)。用戶管控側(cè)通過(guò)智能設(shè)備向中心云服務(wù)器下發(fā)任務(wù)，中心云服務(wù)器集群經(jīng)過(guò)運(yùn)算后向邊緣側(cè)的邊緣云服務(wù)器集群分發(fā)任務(wù)，邊緣云服務(wù)器經(jīng)過(guò)運(yùn)算后生成可執(zhí)行的方案，最后根據(jù)方案向底層的自動(dòng)化設(shè)備下發(fā)生產(chǎn)任務(wù)[1-5]。

2 邊緣計(jì)算模式

本方案的核心是邊緣計(jì)算模式。邊緣計(jì)算是在靠近硬件設(shè)備的邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開(kāi)放平臺(tái)，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。傳統(tǒng)公有云距離邊緣設(shè)備太遠(yuǎn)，無(wú)法實(shí)時(shí)響應(yīng)大量工業(yè)設(shè)備的高并發(fā)請(qǐng)求;邊緣計(jì)算通過(guò)在邊緣側(cè)部署私有云節(jié)點(diǎn)，將傳統(tǒng)云計(jì)算遷移到企業(yè)內(nèi)部邊緣，用高可用的分布式云計(jì)算技術(shù)，代替了企業(yè)內(nèi)部的單機(jī)部署模式，大大提高了企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定性和安全性。

3 邊緣計(jì)算方案對(duì)應(yīng)的基本架構(gòu)

邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)架構(gòu)由“云”（中心云）、“邊”（邊緣云）、“端”（設(shè)備端）三大塊組成。在實(shí)際投入生產(chǎn)時(shí)，工作人員在用戶設(shè)備端發(fā)布任務(wù)，用戶設(shè)備端向中心云服務(wù)器集群發(fā)送請(qǐng)求，中心云服務(wù)器集群接收到請(qǐng)求后向邊緣云服務(wù)器集群分發(fā)任務(wù)，邊緣側(cè)云服務(wù)器集群接收到任務(wù)后進(jìn)行一次邊緣側(cè)預(yù)運(yùn)算處理，根據(jù)運(yùn)算得出的方案向設(shè)備端下達(dá)任務(wù)，啟動(dòng)整個(gè)生產(chǎn)線。為了實(shí)現(xiàn)“端”（設(shè)備端）、“邊”（邊緣云）、“云”（中心云）的數(shù)據(jù)采集、邊緣側(cè)加速、實(shí)時(shí)運(yùn)算、云邊協(xié)同等基礎(chǔ)要求，需要基于第二代云計(jì)算技術(shù)，谷歌開(kāi)源的K8s容器云調(diào)度系統(tǒng)在邊緣側(cè)和中心云分別部署。本架構(gòu)主要包括上層數(shù)字化管控系統(tǒng)、中層云邊協(xié)同數(shù)據(jù)交互系統(tǒng)、底層自動(dòng)化控制系統(tǒng)，其中上層數(shù)字化管控系統(tǒng)與底層自動(dòng)化控制系統(tǒng)的集成是本方案最關(guān)鍵的建設(shè)內(nèi)容。

4 K8s云容器服務(wù)

本方案采用K8s云容器管理系統(tǒng)對(duì)容器云進(jìn)行管理，目前容器云已經(jīng)被谷歌開(kāi)源的分布式框架Kubernetes（K8s）主導(dǎo)。K8s彌補(bǔ)了Docker容器服務(wù)的大部分缺點(diǎn)，其優(yōu)點(diǎn)如下：自動(dòng)裝箱，水平擴(kuò)展，自我修復(fù);服務(wù)發(fā)現(xiàn)和負(fù)載均衡;自動(dòng)發(fā)布（默認(rèn)滾動(dòng)發(fā)布模式）和回滾;集中化配置管理和密鑰管理;存儲(chǔ)編排;任務(wù)批量處理執(zhí)行。

5 高可用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)

工廠數(shù)據(jù)對(duì)安全性和可靠性有極高的要求。為了確保存儲(chǔ)系統(tǒng)的高可用（High Availability），本方案使用Mariadb自帶的Galera多主架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)的多節(jié)點(diǎn)的真正同步讀寫(xiě)，避免常規(guī)數(shù)據(jù)庫(kù)復(fù)制的延時(shí)問(wèn)題。目前Galera集群已經(jīng)廣泛應(yīng)用在包括OpenStack等世界主流的云計(jì)算方案中，作為高可用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)后端。

6 工業(yè)網(wǎng)關(guān)與設(shè)備接入

傳統(tǒng)的工廠內(nèi)部的硬件接入，基本都是將硬件直接連到工控機(jī)，研究者用邊緣計(jì)算模式進(jìn)行重構(gòu)，通過(guò)工業(yè)網(wǎng)關(guān)、MQTT協(xié)議等，將硬件設(shè)備和邊緣云計(jì)算節(jié)點(diǎn)打通，在“端”“邊”“云”三者之間建立了協(xié)同工作模式。

6.1 PLC接入：OPC

OPC（OLE for Process Control，工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)）技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)是為了實(shí)現(xiàn)基于Windows的應(yīng)用程序與現(xiàn)場(chǎng)過(guò)程控制設(shè)備間數(shù)據(jù)通信無(wú)縫集成，而開(kāi)發(fā)的一套基于OLE/COM接口的國(guó)際工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)場(chǎng)過(guò)程控制設(shè)備可以是PLC、DCS、條形碼讀取器、儀器儀表等工控設(shè)備。OPC系統(tǒng)采用客戶/服務(wù)器架構(gòu)模式，OPC服務(wù)器是按照統(tǒng)一的接口形式與數(shù)據(jù)協(xié)議由各設(shè)備供應(yīng)商開(kāi)發(fā)，通過(guò)統(tǒng)一的接口、屬性和方法，解決了軟、硬件廠商的矛盾，完成了系統(tǒng)的集成。一個(gè)OPC客戶端可以和多個(gè)OPC服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)交換;同時(shí)，一個(gè)OPC服務(wù)器可以和多個(gè)OPC客戶端進(jìn)行通信，且作為與設(shè)備通信后成為的新的數(shù)據(jù)源的OPC服務(wù)器可以與OPC客戶端同時(shí)存在于一臺(tái)計(jì)算機(jī)上。

6.2 統(tǒng)一工業(yè)網(wǎng)關(guān)，協(xié)議MQTT

硬件可以選用Dell Edge Gateway 5000等網(wǎng)關(guān)系列。戴爾的網(wǎng)關(guān)內(nèi)置目前比較主流的是IoT系統(tǒng)，即ubuntu core，在其上開(kāi)發(fā)相應(yīng)的微服務(wù)和硬件對(duì)接APP，具有相當(dāng)?shù)撵`活性，功能強(qiáng)大。在網(wǎng)關(guān)層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后，可以通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)常用的MQTT協(xié)議將數(shù)據(jù)發(fā)送到邊緣云服務(wù)器，邊緣云服務(wù)器再和中心云協(xié)同處理數(shù)據(jù)。工業(yè)制造流程示意圖如圖1所示。

7 云邊協(xié)同

7.1 任務(wù)下發(fā)和數(shù)據(jù)收集

用戶設(shè)備端在提交工作任務(wù)后，數(shù)據(jù)會(huì)上傳至中心云服務(wù)器集群，再通過(guò)中心云向邊緣側(cè)的邊緣云服務(wù)器集群分發(fā)任務(wù)，邊緣云服務(wù)器經(jīng)過(guò)運(yùn)算后生成可執(zhí)行的方案，最后根據(jù)方案向底層的自動(dòng)化設(shè)備下發(fā)任務(wù)。再通過(guò)邊緣云服務(wù)器集群向底層自動(dòng)化設(shè)備采集數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)邊緣云的預(yù)運(yùn)算處理后再上傳至云服務(wù)器匯總，呈現(xiàn)給用戶設(shè)備端。

7.2 數(shù)據(jù)同步

基礎(chǔ)設(shè)施層包括分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和分布式存儲(chǔ)。協(xié)議層面，研究者使用MQTT協(xié)議傳輸實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，用于邊緣側(cè)和中心云的消息同步，即時(shí)處理消息報(bào)警等問(wèn)題。應(yīng)用層面包括數(shù)據(jù)的采集和匯總分析?，F(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是監(jiān)控系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)來(lái)源，因此數(shù)據(jù)采集是監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵。研究者使用戴爾和第三方工業(yè)網(wǎng)關(guān)采集數(shù)據(jù)，應(yīng)用系統(tǒng)通過(guò)API接口和OPC（DA和UA）方式訪問(wèn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，后續(xù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理和分析。

7.3 系統(tǒng)配置和控制

中心云提供所有集群，包括中心集群和邊緣集群的統(tǒng)一配置，以及配置的下發(fā)和同步。管理人員通過(guò)中心云的后臺(tái)對(duì)系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行配置之后，通過(guò)數(shù)據(jù)同步和應(yīng)用下發(fā)機(jī)制，及時(shí)下發(fā)到邊緣側(cè)機(jī)器上運(yùn)行。云邊協(xié)同運(yùn)算處理示意圖如圖2所示。

8 結(jié)語(yǔ)

在本方案的實(shí)施中，數(shù)據(jù)都實(shí)時(shí)采集同步到邊緣云服務(wù)器，邊緣服務(wù)器根據(jù)技術(shù)人員下發(fā)的任務(wù)，實(shí)時(shí)響應(yīng)下一步的運(yùn)行計(jì)劃，并同步到中心云。整個(gè)流程需要打通設(shè)備端、邊緣云、中心云，實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的完整云邊協(xié)同。使用邊緣云計(jì)算模式來(lái)整合打通自動(dòng)控制流程的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)模式，與國(guó)外的發(fā)展進(jìn)度相比，國(guó)內(nèi)的發(fā)展才剛剛起步，而全面基于邊緣計(jì)算的生產(chǎn)模式可以大大地解放雙手，極大地提高員工的生產(chǎn)效率?；谶吘売?jì)算模式的智能生產(chǎn)方案作為一種數(shù)字時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，正在逐漸改變當(dāng)前的世界。

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